目前市场对纺织品的需求不断增大,纺织企业为适应多变的市场需求,生产规模也在不断扩大。传统仓库的纱锭分拣模式无法满足现在多种类、多颜色、多数目的需求,过大的生产规模会产生很多库存。人工或半自动打包配重耗费人力财力,增加企业成本,无法满足多种类大批量的生产方式。本文提出的智能立体仓库是将传统仓库与计算机结合,通过控制管理纱锭出入库,使较多数量纱锭缓冲达到动态平衡
纱锭智能配重打包技术今日已十分广泛,不少相关人员都对自动配重打包进行相关研究。德国Neuenhauser公司用托盘包装纱锭
纺织市场对纱线打包质量要求越来越高,传统配送系统较难满足实际需求。本文设计了纱锭全自动配重打包系统,实现了纱锭从取料、运送、检测分拣、称重打包全自动过程。系统工作流程如图1所示。由络筒机、吹尘机构、检测机构、分拣机构、配重系统、仓库调度系统、码垛打包系统组成
纱锭自动配重打包的工作流程为:当纺纱机完成缠绕纱锭后,纱锭经下纱机构排列放置在生产传送线上。吹尘机构从四周排气,降低粘黏在纱锭上的粉尘等杂质。通过检测系统判断单个纱锭颜色、瑕疵,由动态称重系统对每个纱锭称重记录并套袋标签。上位机识别纱锭种类,如果异常则分拣。码垛机器人将检测套袋后合格的纱锭依次入库,实现立体仓库缓存。配重系统匹配合适重量的纱锭出库,使整包重量满足要求。最后打包系统将薄膜覆盖并热熔塑封,纱锭套袋。
根据纺织企业要求,单个纱锭平均重量m=3.125kg,与平均重量相差5%以内都可算合格的纱锭,合格纱锭重量区间为(2.969kg,3.281kg)。按8个纱锭打包成整包,完成整包纱锭包装后总重量为M=25kg,误差为总重量的1%即δ=250g。整包纱锭在打包后总重量在误差范围内,应市场需求总重量合格范围为[M-δ,M+δ],δ为误差精度。
纱锭配重算法的好坏直接影响配重的时间复杂度和打包组合效率,可以为纺织企业节省大量原材料,有十分重要的意义。根据企业需求设计出的立体仓库可缓存3000的纱锭,即总量最大为Nmax=3000个,从N个纱锭重选择组合8个纱锭有CN8个方案。若8个总质量在误差范围[M-δ,M+δ]内,可由码垛机器人取出,若总质量不符合要求,则机器人不取纱锭并从N中重新组合。然后从剩下的(N-8x)纱锭中继续组合(x为组合次数)依次循环。采取直接排列组合优点使简单明了,但是缺点是组合随机性太大,重量偏小或偏大的纱锭往往不能组合最优值。再者当纱锭剩下一定的余量时,重量始终无法组合
图2 纱锭组合排列法流程图
纱锭数组直接排列组合复杂度非常高,在实际操作中纱锭组合成功率低;组合时间长,故不采用此方法而是采用轻重纱锭配对的方法。首先将仓库中的纱锭由小到大排序,由于数据规模较大,数组不断变化且没有确定值,所以采用速度最快的快速排序算法。快速排序算法的思想是选择一个基准,然后将所有比它小的数都放到它前面,所有比它大的数都放到它后面。通过一次快速排序将排列数据分割成独立两部分,其中一部分所有数据都比另外一部分所有数据都小。再按此方法对两部分数据分别快速排序,以此达到整个数组都变成有序数组。后来的入库纱锭数组则直接插入在有序数组中。然后将纱锭按给定区间分类,纱锭的合格重量区间为(p,q),重量比p小的统称较轻纱锭,重量比q大的统称较重纱锭。
将排序好的纱锭按重量分若干个区间(p-nr,p-(n-1)r),(p-(n-1)r,p-(n-2)r)…(p,q)…(q+(n-2)r,q+(n-1)r)(q+(n-1)r,q+nr)。其中r表示区间间隔,n表示分的区间数
运行流程图如图3所示。
改进的回溯配对算法的基本思想是
假设第一个空位置选择的是轻纱锭,第二个空位置则选重纱锭,一直到给定的第N个位置。判断前N个纱锭平均重量是否偏轻,如果前N个纱锭平均质量比标准纱锭重量轻,再为第N+1个空位置选择较重区间的纱锭,按一轻一重的模式依次确定各位置的数值,直到所有位置都满足约束条件要求。如果找不出第N+1个符合要求的纱锭,则说明第N个纱锭误差过大不能进行配对,从相邻区间重新选择纱锭
使用回溯法解决纱锭配重问题的步骤如下所示:
(1)针对所给问题,定义问题的解空间:配重问题的解空间为所有能满足误差的纱锭数据组合。
(2)确定易于搜索的解空间结构:本文采用的空间树是子集树,有n2个叶结点。
(3)确定搜索方式:以深度优先方式递归地搜索解空间,并且在搜索过程中使用剪枝函数避免无效搜索,提高搜索效率
其中,我们需要横向的遍历(即第一个数据从1,2,3,4······k挨个寻找),还需要纵向的遍历(添加第一个空位置,···,直至第n个空位置),每一层的纵向遍历都需要经历横向搜索。k代表横向长度,n代表纵向深度。
为验证设计的配重方案的可行性,针对多个不同规模的仓库库存,由改进的配重算法给出最优组合方案。实验数据如下:根据某企业随机两批生产的1000个纱锭重量为实验对象,纱锭重量区间如图5直方图所示。
图5 纱锭重量分布直方图
可以看出大部分纱锭重量集中在(2.8,3.4),为了简化数据处理,得到不同的仓库库存量。纱锭重量近似看成正太分布,其均值μ为纱锭平均重量m=3.125kg,方差为σ2。纱锭重量覆盖更广的范围,同时平均分布,按重量配对法划分若干个区间。
为了直观地体现算法的配重组合能力,本文提出配合组合比率的评价指标,其配重比率R的计算方法:
其中,n表示打包成功的纱锭数;N表示总的纱锭库存数。把组合排列算法记为方法1,重量配对法记为方法2,改进的回溯配对法记为方法3。将数据输入配重程序,经仿真实验得到的配重比率表1所示:
根据表中结果可知,配重算法对纱锭配重效率影响较大,其中方法3的配重效率最高,达到80%。说明改进的回溯配重法针对仓库出入库的纱锭配重有很好的效果。当出现配重率低的情况,可以通过增大仓库库存量缓解。
本文在分析国内外纱锭配重环节现状与问题的基础上,结合现阶段的市场需求,提出了一种自动配重运输打包的智能仓库系统,确定了配重方案和配重组合算法,使整包纱锭重量控制在较小误差范围内。通过理论分析和实验仿真,结果表明配重比率趋于稳定且配对成功率达97%。相较于人工配对,算法配对大幅提高生产效率,降低成本。设计的纱锭立体仓库流程能自动高效地完成出入库配重套袋的工作,从根本上解决企业配重的技术难题,具有很好的应用前景。
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